近年、データマイニングと呼ばれる技術が注目されています。

データ解析に関連する技術で、ビックデータの活用などが注目されている現在、需要が高まっています。

これまでは、統計学的な意味で利用することが多かったですが、それ以外の多くの場面でも利用されるようになっています。

今回は、データマイニングの基礎知識や期待されていること、事例について説明します。

データマイニングとは？

まずはデータマイニングとは何かについて説明します。

データマイニングの概要

データマイニングを簡単に説明すると、ビッグデータなど大量のデータから有用なパターンやルールを見つけ出す技術です。

人間が統計学の考え方を当てはめたり、AIにデータを理解させたりして有用なものがあるかどうかを調査します。

有用なパターンやルールが見つかった場合は、これをビジネスに活用します。

特に、マーケティングなどで活用されることが多いです。

また、医薬品の開発において大量のデータを分析するような場面でも活用されています。

テキストマイニングとの違い

データマイニングとテキストマイニングは似たものではありますが、目的が異なります。

基本的にデータマイニングは顧客の情報を分析するのに対して、テキストマイニングは供給側の情報を分析するのに利用されます。

例えば、テキストマイニングの対象には、アンケートの文字列などが挙げられます。

アンケートは供給側に対しての意見であるため、これを分析することでユーザーが供給側にどのような意見を持っているのかを分析できます。

また、分析ができればその内容をもとに必要な対策を講じられるようになります。

データマイニングに期待されていること

では、データマイニングにはどのようなことが期待されているのでしょうか。

データの整理

まず、データの整理作業が求められています。

データマイニングは多くの場合、ビッグデータと呼ばれる莫大なデータを対象とするため、これを処理できる状態に成形します。

どのように整理すれば要件を満たすのかは、状況によって異なります。

データマイニングの手法によって、アウトプットの仕方も異なると考えましょう。

整理について明確なルールはありません。

データの分類

整理されたデータを一定のルールに従って分類していきます。

整理されている時点で分類されている可能性はありますが、ここでは並び替えたものを改めてグループ化することを指します。

なお、分類の際に特に重要なのは「どのようなルールで分類するか」です。

分類のルールが適切でなければ、データマイニング自体が失敗する可能性がありますので注意が必要です。

データの関連性発見

分類されたデータをもとに、データマイニングを行い情報の関連性を見つけ出します。

さまざまな観点からデータを比較して、関係性に有用なルールがないか洗い出していくのです。

ルールを洗い出す際には、色々な手法が利用されます。

例えば、グループ間の「結合度」を数値化して、ルールがあるかどうかを評価するものがあります。

ここでも手法を間違えると、本来見つけ出すべき重要なルールが見つからない可能性があります。

ルールを洗い出すための手法も非常に重要な部分です。

ビジネスへ転用

最終的には、データマイニングの活用によって、いかにビジネス課題を解決できるのかどうかが期待されていきます。

購入や受注へ繋げる

データの関連性が見つかれば、それをマーケティングに活用していくことができます。

例えば、売れている商品と年代の関連性が見つかれば、その年代に対して積極的にアプローチしていくことができます。

商品アと商品イが同時によく売れるのであれば、それをレコメンドできるシステムをつくることが大切になります。

データマイニングのゴールは、ルールを見つけることではありません。

洗い出したルールを元に、ビジネスを発展させることこそゴールと言えます。

業務を効率化させる

マーケティングだけではなく、企業の業務効率化にも使われることがあります。

例えば、製造業での製品管理などです。

今まで人為的に確認していたタスクに、データマイニングを活かすことで人件費のカットや生産性向上などが実現でき、企業としては利益率を上げることができます。

データマイニングの事例

実際のデータマイニングの事例を見ていきましょう。

金融業界の場合

金融業界では、適切な商品提供をするためにデータマイニングが利用されています。

例えば、数多くの金融商品から、顧客のニーズに適したものを紹介するための情報分析に活用されます。

また、保険など数多くの選択肢がある商品について、顧客の情報からどれが最も適しているのかを分析するためにも利用されます。

また、金融業界に関わりが深い“審査”においても、データマイニングが利用されることがあります。

住宅ローンやカーローンなど各種貸付の審査において、データマイニングを利用した高速化が進んでいます。

情報を素早く分析して、支払い能力の有無などをチェックします。

金融機関が保有する今までの実績などを踏まえて、高速な審査を実現しています。

医療業界の場合

医療業界では、病名の診断にデータマイニングが利用されています。

一般的に医師が病名を診断しますが、これだけでは人間の判断ですので、ミスが起こる可能性があります。

そのような状況を可能な限り回避し多角的に診断をするために、患者のデータから統計的に「どのような病気の可能性があるか」を分析できるような環境が作られています。

また、症状に対して適切な医薬品を見つけ出すためにも、データマイニングが利用されています。

製薬会社などが実際に投薬した情報を集め、薬の効果を確認することや副作用の発現を調査することなどを行っています。

その調査結果をデータマイニングして、どの医薬品をどのような患者に投与するのが良いのかを導き出します。

製造業界の場合

製造業界では、マーケティングではなく、製造機器の管理にデータマイニングが利用されることが多いです。

例えば、機器のメンテナンスタイミングを把握したり、不良品の発生数から機器の故障を察知したりします。

基本的に、機器は一定のタイミングでメンテナンスをする計画となっています。

しかし、突発的に故障や何かしら問題が起こる可能性があります。

そのような状況をいち早く察知するために、データマイニングの情報を使うのです。

また、機械が故障するタイミングなどの情報を集めれば、その製品の課題が見えてきます。

機器を利用する側が機器の状況を把握するためにデータマイニングを利用するケースが多いですが、機器を製造する側もデータマイニングの活用によって、より良い機器の開発が可能です。

データマイニングの分析手法

データマイニングの分析手法は大きく分けて3つあります。

それぞれ説明します。

ツールの使用

基本的にデータマイニングツールを利用して行います。

専用のツールが数多く開発されています。

適切な製品を選択して利用するようにしましょう。

ユーザーインターフェースなども使いやすいように開発されていますので、特別な理由がなければ専用ツールの利用がおすすめです。

ツールを利用してデータマイニングをすれば、専門的な知識が少なくても対応できる場合があります。

例えば、本来は複雑な知識が求められるような処理でも、画面の指示に従って操作すれば簡単に結果を得られることができます。

データマイニングのプロでなくても利用できるのが、専用ツールの魅力です。

比較ポイントの例

ツールを比較する際には「対応している目的」「対応している分析データ」に注目しましょう。

例えば、マーケティングを目的にデータマイニングツールを利用するならば、これに対応しているツールを選択しなければなりません。

また、分析したいデータ量が何百万件もあるならば、多くのデータを処理できるツールを選択しなければなりません。

また、機能面以外に使いやすさも重要です。

担当者が操作しやすいユーザーインターフェースでなければ、ツールを導入しても利用が定着しなくなってしまいます。

ソフトの使用

データマイニングツールとしてパッケージになっているものではなく、分析機能だけを抽出したソフトもあります。

このようなソフトを利用し、データマイニングする方法です。

ただし、データマイニングツールと比較すると、含まれている機能の種類が限られていて実現できることには限界があります。

「データマイニングツールは機能が多すぎる」という場合は良いかもしれませんが、基本的にはツールを利用した方が良いでしょう。

Pythonの活用

データマイニングには、プログラミング言語のPythonが利用される場合があります。

Pythonはデータ分析などに強い言語で、AIなどにも利用されています。

多岐にわたる分析ができるようになりますが、非常に高いスキルが求められます。

Pythonを扱えるならば差し支えないですが、そうでなければ、この方法を選択するのは難しいかもしれません。

エンジニアとしてPythonを使ったデータマイニングができるのであれば、ハイスキルな人材として市場価値が高いです。

DX人材としての活躍を目指すなら

データマイニングはDXの時代において注目されている技術です。

現在は、データ分析などを利用しての業務効率化がトレンドになっており、データマイニングの需要はこれからさらに高まるでしょう。

DXの世界で活躍したいのであれば、データマイニングを始め、需要の高いスキルを身に付けて実践していくことが重要です。

もし、データマイニングに関して豊富な経験と十分な知識を得ることができたならば、フリーランスとして働くことも可能です。

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